文/编辑 | 言有三
对于一个深度学习算法工程师来说，拥有丰富的项目经历当然是重要的，但是拥有完成整个从数据准备到模型上线的能力更加重要。这意味着可以独立承担项目，也是全栈工程师那么招人爱的原因了。
这个完整流程属于有三AI夏季划中的一部分，夏季划介绍如下，可以点击跳转。
数据准备
数据准备，包括数据的获取，清洗，以及数据接口的使用。在我们夏季划中，包括两个相关项目。
(1) 从零自己准备数据集，完成从图像爬取到整理(去重等)的完整流程。
(2) 图像分类数据增强项目，实践不同的数据增强算法对模型性能的影响，同时赠送相关直播源文件。
模型设计与调优
工业界实践的项目很少能够直接使用现成的模型完成任务，因此模型的设计和调优就显得非常重要。在夏季划中，存在两个相关项目。
(1) CNN模型设计，掌握CNN模型设计的核心思想，熟悉提升CNN模型性能的关键方法，包含一个非常详细的项目用于模型设计和调参，同时赠送直播讲解PPT。
(2) CNN模型优化，掌握CNN模型优化的技巧，学会使用相关的工具进行分析和优化，同时赠送直播讲解PPT。
模型部署和上线
在设计和优化好模型之后，还需要完成部署和上线操作才能真正让模型为大家所用，夏季划中包含两个相关项目。
(1) 模型部署和优化。以Caffe为例，包含了模型的Python和C++接口的测试与部署，可以满足在服务器端和移动端的要求。
(2) 模型上线与调用，以微信小程序为例，可以完成模型的最终上线，将成果在手机端完成演示，供他人使用。
当前线上小程序如下，大家可尽情尝试。
夏季划还有啥
以上就完成了从数据准备到模型上线的整个流程，当然这远远不是夏季划的全部。夏季划是春季划的升级版，目标是成为中级CV算法工程师，需要在春季划的基础上，熟悉编程和开源框架的使用，并掌握多个工业级别的深度学习项目。
除了以上项目之外，还包括几个重要项目：
(1) 目标检测与跟踪，掌握静态图中动物猫的完整检测流程，掌握视频中猫的跟踪。检测和跟踪，相辅相成，才能做出更好的项目。
(2) 肖像分割是分割问题里商用价值巨大的项目，同时掌握基本的图像分割和Image Matting方法，以后做相关项目才能游刃有余。
(3) 人脸三维重建，作为目前商业前景巨大的方向，了解传统的人脸三维重建和基于深度学习的人脸三维重建方法，并能完成简单实践，对将来从事CV行业工作有很大的助益。
除了以上项目以外，还包括一些框架和编程相关内容，同时可以自选一个项目进行辅导。
另外，还包含非常多的东西。